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微服务是老生常谈，还是愈发青春？ | 解读微服务的2022

10.3k？这才是企业级的 Spring Cloud Alibaba 微服务开发平台，真心牛 x！ 下

Java 微服务随机掉线排查过程

如何设计一个复杂的业务系统？从对领域设计、云原生、微服务、中台的理解开始

如何正确的设计微服务

五十五张图告诉你微服务的灵魂摆渡者Nacos究竟有多强？

SpringCloud微服务框架04 - Config统一配置中心

SpringCloud微服务框架03 - Ribbon负载均衡

随着互联网行业的发展，对服务的要求也越来越高，服务架构也从单体架构逐渐演变为现在流行的微服务架构。这些架构之间有怎样的差别呢？

“ BankNext ”正处于雄心勃勃的数字化转型阶段，并希望使其客户入职流程无缝衔接。经过详细的功能流程分析，BankNext 实现了一个编排架构，可以在各种微服务之间进行协作。

好吧，标题似乎是一个大胆的陈述，所以让我们澄清一下我所说的微服务系统是什么意思。我不是指要在生产中使用的任何类型的框架，只是一个了解微服务架构的挑战以及它如何在幕后工作的项目。 我不打算将这个系列作为分步指南，因为到最后它可能至少有 100 篇文章。相反，我将尝试写关于设计选择、如何编写一些机制并突出一些有趣的问题（从全栈开发人员的角度来看）我在此过程中偶然发现。

考虑一下一家外卖公司 应用程序，它是一个在线食品配送应用程序。应用程序的客户端通过发出 HTTPPOST /orders请求来创建订单，并期望在 600 毫秒内得到响应。由于 该 应用程序使用微服务架构，实现订单创建的职责分散在多个服务中。POST请求首先被路由到，然后Order Service它必须与以下服务协作： • Restaurant Service- 了解餐厅的菜单和价格 • Consumer Service- 知道下Consumer订单的状态 • Kitchen Service- 创建一个Ticket，告诉厨师要做什么 • Accounting Service- 授权消费者的信用卡

程序员，立之根本还是技术，一个程序员的好坏，虽然不能完全用技术强弱来判断，但是技术水平一定是基础，技术差的程序员只能CRUD，技术不深的程序员也成不了架构师。程序员对于技术的掌握，除了从了解-熟悉-熟练-精通的过程以外，还应该从基础出发，到进阶，到源码，到实战。所以，程序员想要成功，首先要成就自己。

微服务架构的优势

如何构建基于 DDD 领域驱动的微服务？

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如何构建基于 DDD 领域驱动的微服务？

本人18年毕业于长沙某大专，实习期间进入一家和学校合作的互联网公司，一直在公司干着千篇一律的CRUD，生活看不到希望，感觉一直在这里CRUD没有希望，所以在春节回来后就离职了，一直在家中学习。和一些大佬在VX群里交流学习的过程中，无意中从一位腾讯云大佬手中拿到了这份由腾讯云大佬亲码的“Java微服务”学习笔记！

Yii2.0如何进行微服务开发？具体步骤是怎样的？底层原理是什么？

微服务架构 目前微服务是非常火的架构或者说概念，也是在构建大型互联网项目时采用的架构方式。随着业务需求的快速发展变化，需求不断增长，迫切需要一种更加快速高效的软件交付方式。而微服务可以弥补单体应用不足，是一种更加快速高效的软件架构风格。

相信大家在网上会看到很多帖子把分布式跟微服务放在一起讨论。确实，微服务就是一种分布式架构的设计方法。但是，在微服务概念还没有出现之前，分布式这个概念并不能引起人们的强烈关注，如果说自己擅长分布式架构设计，可能没有多少人理你，但如果说自己精于微服务架构设计，情况那就大不一样了。有关于微服务的优点，网上大把的文章已经说的很清楚了，我就不细说了，简单来说微服务能够创建一个“打不垮”的系统。以至于现在，微服务架构已经成为家公司技术 是否先进、是否具有规模发展的标杆配置。

微服务后端开发的最大痛点之一就是调试困难，非常影响我们的开发效率。 如果我们想与其他微服务进行联动调试，则需要在本地环境中启动对应的微服务模块，这可能需要大量的配置和构建时间，同时也会占用我们本地很多资源，可能还会出现”带不动“的情况。

开发者对于生产问题故障的排查、定位，随着微服务的喷发，也不再像是以前那边依赖纯日志、gc日志进行问题排查与定位了，本节开始介绍一个生产环境使用的排错工具Arthas，帮助大家更高效、便捷地实现生产问题排错。

开发者对于生产问题故障的排查、定位，随着微服务的喷发，也不再像是以前那边依赖纯日志、gc日志进行问题排查与定位了，本节开始介绍一个生产环境使用的排错工具Arthas，帮助大家更高效、便捷地实现生产问题排错。

了解一下数据库设计，可以帮助我们对于Soul框架有更好的认知

Soul 是基于 WebFlux 实现的响应式的 API 网关，具有异步、高性能、跨语言等特点。 Git地址：https://github.com/Dromara/soul 运行环境： • MySQL 5.* • JDK 1.8+ • MAVEN 3.2.* • Git 更多原理性知识可以参考官网API：https://dromara.org/zh-cn/docs/soul/induction.html

本篇博文详细分析了FastLeaderElection的算法，其是ZooKeeper的核心部分，结合前面的理论学习部分，可以比较轻松的理解其具体过程。

　　前面已经分析了Watcher机制中的大多数类，本篇对于ZKWatchManager的外部类Zookeeper进行分析。

前一篇已经分析了序列化，这篇接着分析Zookeeper的持久化过程源码，持久化对于数据的存储至关重要，下面进行详细分析。

在完成了前面的理论学习后，现在可以从源码角度来解析Zookeeper的细节，首先笔者想从序列化入手，因为在网络通信、数据存储中都用到了序列化，下面开始分析。

在前面的学习中，笔者带领大家完成海量数据导入ES，实现了ES基本的存储功能，但是我们知道ES最擅长的还是搜索、数据分析。所以本节笔者将继续带领大家研究一下ES的数据搜索功能，同上节一样，继续分别采用DSL和RestClient实现搜索。

在前面读者朋友们可以了解到ES承载着和MySQL一样的“存储-查询”功能，那么就类似的会有建表语句、表结构、表数据，有了这些才可以存储-查询数据。而这些对应的在ES中是：Mapping映射（表结构-建表语句）、索引库（表本身）、文档（表数据）。本节笔者将带领大家完整上述概念的创建、使用。

随着应用数据的陡增，传统关系型数据库如MySQL/Oracle/RDS等，在处理海量数据的关系映射、数据查询场景还是有性能瓶颈。16年左右巅峰的Solr技术，随着近几年的技术发展也逐步被ES所替代。本节开始我们将花费5节的课程时间，带领读者朋友们认识ES、完成ES常见API的使用的代码演练。

应用的硬件、软件架构在涉及到部署时，一般会根据实际请求量做一定的压力测试，以测试系统稳定性、健壮性，避免后续线上未知故障。假设在一个电商的秒杀场景下，订单中心本身能够承载的QPS预设是10W，因为活动的火爆导致流量瞬时达到100W，此时订单中心因无法承载其10倍的请求将会崩溃，那么对于整个分布式架构系统会产生什么问题呢？本节我们将借助于Sentinel的流量控制、隔离降级来解决上述分布式架构中常见的雪崩问题。

在上面两节，笔者带领大家完成主动集群搭建（解决单节点读压力过大问题），又完成哨兵集群的搭建（解决节点故障的自动恢复，从而提高系统整体稳定性）。但是上述不论那种架构模式，都没有解决当前系统的写压力过大问题。本节的分片集群将会有多个master节点，实现写压力的分摊，同时多个master节点互相通信，具备哨兵的功能，一旦节点故障，同样可以自动检测、投票、恢复。

分布式系统从诞生到现在已经有几十个年头了，其中伴随着一些很重要的基础理论，正是这些影响深远的基础理论，奠定了分布式系统的坚实基础，造就了分布式领域的一座座宏伟大厦。为了练就一身武功，让我们从这些经典的分布式理论开始学起吧。

对于http接口的调用，其历程经历过原始servlet，到后面的struts，SpringMVC，对于后端的参数封装也逐渐从单个属性演变成对象封装，那么什么是RESTful，工作中又如何使用呢？

因前面提到Netflix相关组件已逐步被SpringCloud剔除，Eureka作为其中的注册中心，在此关注功能性即可，本章节不深入阐述其底层原理。后续章节替换为Nacos后，针对Nacos再做细节讨论。

本节笔者介绍了SpringCloud诞生的由来，以及目前国内主要流行的SpringCloud Alibaba与SpringCloud的关系，同时针对SpringCloud自身的特点、版本号、依赖关系做了概要论述，这些都是为了接下来的实战打好基础。